CN105159257A - 一种植物工厂集成控制***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种植物工厂集成控制***及方法，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和实际能耗成本对初始生产方案进行修正，得到经济效益最高的最佳生产方案。本发明根据不同的作物种类制定生产方案，得到最佳生产计划，既考虑了作物生长机理特性又兼顾植物工厂实际生产过程的工艺要求，使得生产计划调度具有更大的实践意义，给出了寻求植物工厂集成优化的解决方案，实现了生产计划与植物工厂生产过程操作的集成优化。

Description

一种植物工厂集成控制***及方法

技术领域

本发明涉及植物工厂控制领域，具体涉及一种植物工厂集成控制***及方法。

背景技术

现代农业生产的目标既要高产高效，又要优质低耗。以植物工厂为代表的现代设施农业的发展顺应了这种时代潮流，它集成了现代信息技术与农业工程技术，以工厂化的精细管理来改造传统粗放型的农业生产，取得了很好的效果。

植物工厂生产过程控制包括环境和水肥两个子***。环境因素包括温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等，环境控制子***就是要通过控制这些环境气候因子，为作物生长创造良好环境条件。水肥控制子***包括灌溉和施肥控制两部分，主要控制灌溉水量和肥料品质(如EC/PH值)。近年来植物工厂基础控制技术获得了长足进步，工厂环境控制和水肥调控已经逐步走向自动化，配套设施日益齐全。

作业生产排产是植物工厂精细化管理的一个核心问题，即如何根据有关信息制定阶段性种植计划，从而获得最优的生产效益。由于农业作物生产周期长短不一、生产计划制定存在不可变更性等特点，生产计划制定的准确性对于植物工厂的最终经济效益有较大的影响作用。

另外，由于植物生长对环境温度具有高度依赖性，能耗优化及温度调控技术一直以来是植物温室领域研究的重点。传统植物工厂控制重点大多聚焦于基础环境因子的控制，随着节能高效及成本优化的实际需求，集成的优化经营调控***及方法成了新的研究热点。

专利号为CN201410735279的发明专利公开了一种监控植物工厂生长因子的温室装置及其监控方法，包括温室装置、二氧化碳监控模块、臭氧监控模块及乙烯监控模块。

专利号为CN201410684635的发明专利公开了一种用于花卉生产的温室型植物工厂***，包括智能环境***、无土栽培***、上位控制***。

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专利号为CN201410271472的发明专利涉及一种基于时令的节能温室控制***，包括实时及历史数据库***、温室传感***、分区控制器和计算机控制***。

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专利号为CN201310296504的发明专利本发明提供一种基于CFD数值模拟的温室控制方法，使PID参数整定通过计算模拟和计算实现，工程师不用到温室现场，或者温室处于设计阶段就可确定温室的PID控制参数。

专利号为CN201110359701的发明专利公开了一种温室控制装置，包括装设在温室顶部的太阳能板和电能转换装置以及安装在温室内部的蓄电池、温度感测器、湿度感测器、加湿器、加温器、控制器和照明装置。

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专利号为CN200410014434的发明专利公开了一种基于经济最优的温室环境控制技术，通过建立环境因子与作物生长量的数据库、控制效果数据库。计算在设定时段内所能达到的环境因子预期调控量，同时计算在这时间内机构动作所耗费的控制成本P；再计算出作物的经济产出值C；通过计算选择最大的C/P值，确定以按经济最优为控制目标的由调控机构的不同动作状态组合而成的控制方案。

江苏大学项美晶提出了一种“基于信息融合的温室环境因子调控优化方法”，建立了一种温室作物C02浓度-光合速率预测模型、温度-光合速率预测模型、C0₂损失成本模型、温度调控成本模型等，并以价格季节性变化规律为依据建立市场价格规律模型。

中科大秦琳琳等通过将室外环境因子作为***的连续输入量，天窗的开启和关闭状态作为离散变量，室内温度作为连续输出量，建立了温室混杂自动机的模型现代温室温度混杂***的建模。中科大王子洋等提出了一种基于切换控制的温室温湿度控制方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种植物工厂集成控制***和方法。本发明参考植物的生长规律和生理特性，通过构建植物生产过程能量平衡和质量平衡方程，定量或定性研究影响植物工厂环境因子的因素及程度，计算并控制维持温室特定环境所需的能耗负荷，建立集成能源优化的环境调控算法，给出植物工厂植物生长的最优种植方案，达到节能增效的效果，为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供指导依据。

一种植物工厂集成控制***，包括：

生产经营数据库，包含植物工厂的资源数据、环境数据、生产数据、营销数据；

集成生产条件的作业计划模块，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和植物工厂的实际能耗成本对初始生产方案进行修正得到的最佳生产方案；

植物生产过程仿真器，根据实时生长环境仿真在初始生产方案下植物的机理特性，并反馈供作业计划模块以用于修正初始生产方案；

能耗控制模块，利用多介质能耗模型计算初始生产方案下植物工厂的实际能耗成本，并反馈给作业计划模块以用于修正初始生产方案；

信息采集及环境控制模块，用于采集植物的实时生长环境，并根据集成生产条件的作业计划模块输出的最佳生产方案控制植物的生长环境。

资源数据包括植物工厂栽培架数量、结构、种植能力、装置能耗平均值(即苗床在每个生产周期内的平均能耗系数的初始值)等；

环境数据包括植物工厂中各车间环境因子，所述的环境因子包括光照、温度、空气、水中PH值、溶解氧、富营养物数据等；

生产数据包括栽培植物基本机理数据、作业调度、工况监控及远程服务等的数据；

营销数据包括生产农资、原料、种子等的***格以及成品植物的市场供需情况、价格波动等数据。

根据上述生产经营数据库可以获取植物工厂的基础能耗成本数据(包括初始能耗成本和初始能耗系数)以及产品市场价格及需求数据(即供应链模型)。

本发明的生产周期可以根据具体的植物种植情况设置。

所述的植物生产过程仿真器利用预设的植物生长机理模型库及生长环境控制模型库仿真不同的生产方案下植物的机理特性；

所述的植物生长机理模型库包括至少一个植物生长机理模型；

所述的生长环境控制模型库包括至少一个生长环境控制模型(即环境仿真模型)。

在对初始生产方案仿真时，根据初始生产方案调用对应的植物生长机理模型和生长环境控制模型计算即可得到仿真结果。通过仿真分析比较在不同生产方案下植物的生长情况特点，为植物工厂生产计划调度与优化策略提供仿真验证。

所述作业计划模块输出最佳生产方案包括相应生产周期内植物的生产作业计划方案以及相应的环境控制给定值。

本发明的集成生产条件的作业计划模块(即最佳生产方案)实际上集成了植物生长环境模型、能耗成本以及供应链模型。假设生产计划周期(即生产周期)内不同植物的价格及供需情况已知，一个生产周期内种植多种不同的植物，以经济效益最大化为目标函数建立模型。

作为优选，制定最佳生产方案通过在原料市场供应约束、产品市场需求约束和苗床的种植量约束的约束条件下求解如下目标函数得到：

${\mathrm{MaxP}}^k=\underset{i}{\Σ}{D}_i^k*s_i^k-\underset{n}{\Σ}{Q}_n^k*v_n^k-\underset{u}{\Σ}\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k*W$

其中，P^k为第k个生产周期的全厂利润，

为第k个生产周期内第i种植物的需求量，

为第k个生产周期内第i种植物的销售价格，

为第k个生产周期内第n种原料的采购量，

为第k个生产周期内第n种原料的采购价格，

第k个生产周期内第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量；

W为苗床在每个生产周期内的平均能耗系数(即能耗系数)，在计算时通常作为常数处理。

能耗系数和能耗成本可以相互推导，即已知其中任意一个，即可推算出另外一个。本发明中从生产经营数据库可以计算得到W的初始值(即初始能耗系数)。

其中，所述的原料市场供应约束如下：

$\begin{array}{cc}{Q}_n^{low}\≤Q_n^k\≤Q_n^{up}& \∀k,n\end{array},$

其中，为第n种原料的采购量的下限，为第n种原料的采购量的上限。

所述的产品市场需求约束如下：

$\begin{array}{cc}{D}_i^{low}\≤D_i^k\≤D_i^{up}& \∀i,k\end{array},$

其中，为第i种植物的需求量的下限，为第i种植物的需求量的上限。通常i＝1,2,……,I，I为植物种类数，取决于实际应用情况。k随着时间推进而依次递增，原则上无上限。

所述的苗床的种植量约束：

$\begin{array}{cc}{R}_u^{low}\≤\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k\≤R_u^{up}& \∀u\∈U,k,m\end{array},$

第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量下限，第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量上限。

本发明中初始能耗系数以及以上各个约束条件均可以根据生产经营数据库获取(可直接获取或根据生产经营数据库中的数据计算推导得到)，且能耗系数和能耗成本可以相互推导，即已知其中任意一个，即可推算出另外一个。

本发明中的信息采集及环境控制单元包括温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境因子的信息采集及控制，涉及植物工厂内光照、温度、湿度、酸碱度、CO₂等专业传感器，以及喷淋、卷帘、LED光照控制等专用控制器。

作为优选，所述信息采集及环境控制单元中带有光照控制子***。包括光照配方及相应的控制手段。通过建立光照配方,根据不同植物不同时段的生长需要,确定控制方案，达到最佳效果。

作为优选，所述光照控制子***控制要素包括光合有效光量子流密度、光照周期和光谱分布。

优选地，所述光照控制子***包括以下几种光照控制手段：

·不同的光源类型：比如普通的钠灯汞灯和白炽灯，荧光灯，LED灯，以及一些特殊光源(如远红外和UV)。

·不同的光照时间：通过控制光源的启用时间来控制光照。

·不同的光照强度或数量如电压电流或LED灯数量等。

·不同的光谱比例：在同时使用多种不同种类波长光源的情况下，通过调节不同的光源的光的比例改变光谱成分，对光照进行控制。

·不同的光源位置分布和挡光板的设置。

·不同的光照距离：也有用移动光源改变光源和植物距离的方法来控制光照的。

作为优选，所述信息采集及环境控制单元中带有温度控制子***。温度对作物(即植物)的生长发育、产量、品质影响极大，温度控制的目的是维持作物生长发育过程的动态适温。温度控制手段包括热源、热媒管道和散热器等。

优选地，所述热源有石化燃料(煤、石油、天然气)、电、余热及地热等。

作为优选，植物工厂采用热水供暖***集中供暖。热水供暖***由热水锅炉、供热管道和散热器等组成。

作为优选，采用低温热水供暖(供、回水温度分别为95℃和70℃)。散热器布置在作物层附近或栽培床下。散热器在室内均匀布置以期获得致的温度分布。

作为优选，植物工厂采用通风换气装置排除室内多余的热量以及多余的水汽，以调节空气湿度、补充CO₂等。

优选地，通风方式有自然通风和强制通风两种。自然通风是利用室内外温差造成热压或自然风力造成的风压促使空气流动，而强制通风则是依靠风机机械旋转动力造成室内外空气压力差，实现室内外空气问的流动。

作为优选，夏季高温时，植物工厂采用覆盖材料、湿帘一风机降温、细雾一风机降温等方法降温。

作为优选，所信息采集及环境控制单元中带有湿度控制子***。湿度控制包括加湿和除湿降湿两个方面。加湿手段有喷雾加湿、湿帘风机降温***加湿及人工灌溉等方法。

作为优选，所述信息采集及环境控制单元中带有营养液控制子***。包括营养液循环***，操作控制***以及紫外消毒***。

优选地，营养液循环***由栽培床、营养液池、工业管道***、回流管道***、自动灌溉施肥机组成。栽培床用于盛放营养液，给作物提供营养和水分。营养液池是贮存和供应栽培床营养液的容器，母液罐、酸罐、碱罐和清水罐中的溶液在电磁阀门的控制下流入营养液池。供液管道***将贮液池中的营养液界首到栽培床中供作物需求，它主要由供液管道、调节流量的阀门等部分组成；而回流管道***是将栽培床内的营养液回流至贮液池中，主要包括回流管道和栽培床中的回流装置等部分。

优选地，自动灌溉施肥机与供液管道***相连，用于营养液的自动配比混合并传输给供液管道***，它主要包括一套文丘里型肥料泵，肥料泵装置上同时也包括电动控制肥料阀门，肥料流量调节器，聚乙烯装配件；一个专用电动水泵，用于通过旁通管维持文丘里肥料泵运行所必须的水压差。

优选地，贮液池设在地面以下，以便让栽培床中流出的营养液回流到贮液池中。贮液池容积应保证植株足够的供水和循环流动的需要。供液管道是指从地下贮液池经由水泵然后通向各个栽培床。

优选地，所有的管道均需采用塑料管，防止营养液腐蚀管道。

作为优选，所述信息采集及环境控制单元中带有CO₂控制子***。根据碳源种类，CO₂发生器大致可分为碳氢化合物CO₂发生器和CO₂发生剂。CO₂浓度的控制主要由CO₂钢瓶、减压阀、流量计、电磁阀、供所管道和CO₂浓度传感器组成。

作为优选，CO₂浓度传感器可采用红外非扩散型CO₂传感器。

作为优选，控制回路中CO₂气体由钢瓶经减压恒流阀、流量计、电磁阀施放在送风管道中，最后由送风机将气体送入送风夹道，通过层流式送风口均匀送入栽培架立体植栽面。

优选地，CO₂浓度一般控制在1000～1500mL/L，具体浓度视不同植物而定。

优选地，只在光照开启状态下启动CO₂气体控制***，这样既可以满足光期植物光合作用对CO₂的需求，同时不至于造成暗期时释放CO₂气体的损失。

优选地，所述植物生长机理模型库在筛选适宜于生菜等蔬菜作物气雾栽培营养液配方、温度、光照、湿度及二氧化碳设定值等的基础上，研究不同光强、光质、多种养分浓度互作对蔬菜生长、产量、营养品质的影响，获得优化的植物生长曲线模型。

优选地，所述生长环境控制模型库通过构建温室环境稳态或动态机理模型，建立环境能量平衡和质量平衡方程，研究各种环境因子控制作用下对植物工厂内环境因子的影响方式及影响程度。

优选地，所述生长环境控制模型库中带有温室环境耗能平衡模型，该温室环境耗能平衡模型以温室内外的环境参数为输入，向通风调节子***、温度调节子***、光照调节子***以及湿度调节子***发送控制信号。模型方程如下所示：

ΔQ＝Q_rad+Q_heat+Q_vent+Q_cac+Q_crad+Q_soil+Q_leaf-Q_cool-Q_tran-Q_p-Q_s

式中：ΔQ为温室内部空气的显热增量，单位为W；

$\mathrm{\Δ}Q={\mathrm{V\ρc}}_p\frac{\∂T_{ai}}{\∂t}$

其中，

V：温室内部空间的体积，单位为m³；

ρ：温室内部空气的密度，单位为kg/m³；

c_p：温室内部空气的比热，单位为J/(kg·K)；

T_ai：温室内部空气的温度，单位为K；

Q_rad：太阳光照辐射能量，单位为W；

Q_rad＝AR_n

其中，

A：温室地表面积，单位为m²；

R_n：太阳光热辐射能量密度，单位为Wm^-2；

Q_heat：加热能量(不加热时忽略)，单位为W；

Q_vent：通风热交换能量，单位为W；

Q_vent＝ρc_p(T_ao-T_ai)VR

其中，

ρ：温室内部空气的密度，单位为kg/m³；

c_p：温室内部空气的比热，单位为J/(kg·K)；

V：为通风窗有效的通风面积(m²)；

R：通风率系数，单位为ms^-1；

T_ao：温室外部的温度，单位为K；

T_ai：温室内部的温度，单位为K；

Q_cac：与外界热传导能量，单位为W；

Q_cac＝q_i*A_c＝h_ciA_c(T_ao-T_ai)

其中，

q_i：热流密度，单位为wm^-2；

h_ci：空气的导热系数，单位为wm^-1k^-1；

A_c：温室覆盖层面积，单位为m²；

T_ao：温室外部的温度，单位为K；

T_ai：温室内部的温度，单位为K；

Q_crad：长波辐射能量，单位为W，水培温室忽略；

Q_soil：与土壤热交换能量，单位为W；水培温室忽略；

Q_leaf：温室内部空气与作物叶面的热传导能量，单位为W；

Q_leaf＝2A_ph_p(T_p-T_ai)

其中，

A_p：作物叶片的总面积；

h_p：叶片的导热系数，单位为wm^-1k^-1；

T_p：植物叶片的温度，单位为K；

T_ai：温室内部的温度，单位为K；

Q_cool：用热单元所带走的能量，单位为W；

Q_tran：作物蒸腾所需要的能量，单位为W；

Q_tran＝H*m_tr

其中，

H：蒸发热；

m_tr：蒸腾量；

Q_p：作物光合作用所需的能量(忽略)；

Q_s：温室周边的散热量，单位为W，对于容积较大、周围又有其他温室相连的温室，此项可忽略；

综上所述，可得到温室环境耗能平衡方程式为：

${\mathrm{Vpc}}_p\frac{\∂T_{ai}}{\∂t}={\mathrm{AR}}_n+h_{ci}{A}_c(T_{ai}-T_{ao})+{\mathrm{\ρc}}_p(T_{ao}-T_{ai})VR+2A_p{h}_p(T_p-T_{ai})+Q_{heat}-Q_{cool}-Q_{tran}$

优选地，所述生长环境控制模型库中带有温室湿度仿真模型。假设温室内温湿度分布均勾，作物冠层温湿度分布均勾，那么可以建立基于水蒸气平衡的温室湿度动态机理模型:

E＝E_t+E_p+E_d+E_s-E_r-E_l-E_f-E_leak

其中，

E为温室内水蒸气含量；

E_t为温室作物蒸腾作用产生的水蒸气含量；

E_p为温室湿帘蒸发产生的水蒸气含量；

E_d为温室喷淋产生的水蒸气含量；

E_s为温室土壤蒸发产生的水蒸气含量；

E_r为温室覆盖和围护栏上的水凝结；

E_l为天窗通风产生的水蒸气含量；

E_f为风机通风产生的水蒸气含量；

E_leak为通过温室覆盖和围护栏缝隙的水分泄漏。

由于植物工厂中的内部以水泥为地面，作物种植在花盆中，放置于栽培床上，因此土壤水分蒸发较少，可以近似忽略(E_s＝0)。

当开启风机进行室内强制通风时，通过温室内缝隙的水分泄漏相比较通风水蒸气交换较小，也可以忽略。(E_leak＝0)。

同时，假设温室内覆盖材料不同对温室内湿度影响较小，将其等效为同种材料(E_r＝0)。

默认只有湿帘加湿，则E_d＝0。

此时表达式可以简化为：

E＝E_t+E_p-E_r-E_l-E_f

作为优选，所述能耗控制模块将植物工厂能耗分为固定能耗和可变能耗，分析影响其能耗的重要因素，建立植物工厂多介质能耗模型。在生产计划中引入能耗成本，并且对能耗系数进行反馈修正，使得生产计划能够较准确的估算多介质能耗成本，计算并控制维持温室特定环境所需的实际能耗负荷，为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供指导依据。

植物工厂的多介质能耗模型如下：

$\begin{array}{c}{E}_{u,c}={\mathrm{\α}}_{u,c}{F}_u+{\mathrm{\β}}_{u,c,p}{\mathrm{PP}}_{c,p}+{\mathrm{\θ}}_{u,c}{\mathrm{OP}}_u+{\mathrm{CD}}_{u,c}\\ \∀c\∈C,p\∈P,u\∈U\end{array},$

其中，

C为能源介质集合；

P为机理特性集合；

U为苗床集合；

E_u,c为苗床u对能源介质c的需求；

F_u为苗床u的栽培量；

PP_u,p为苗床u上栽培植物的机理特性；

OP_u为苗床u的种植方案(工艺路线、操作水平等)；

CD_u,c为苗床u消耗的能源介质c的固定公用工程，为常数(根据实际应用场景取值)；

α_u,c为苗床u的栽培数量对能源介质c的能耗系数；

β_u,c,p为苗床u上栽培植物的机理特性p对能源介质c的能耗系数；

θ_u,c为苗床u的种植方案对能源介质c的能耗系数。

该多介质能耗模型包含的变量有：苗床栽培量，植物种类及特性以及苗床生产过程的工艺参数，在固定能耗中考虑各介质能源的公用工程。对于植物工厂种植作业过程，进行必要的工艺路线优选、工艺参数优化都能起到良好的节能效果。另外，在苗床装置的操作条件给定之后，植物工厂环境因素动态控制水平的高低也会影响装置的实际能耗。种植方案不仅会对***能耗造成影响，能耗指标也会对生产优化有约束作用，进一步的会影响到种植方案的选择和操作条件的优化。

在作物生产计划的多介质能耗模型中，引入不同苗床基于不同栽培方案(种植方案)下的多介质能耗系数，需要经过苗床实际耗能值的修正，才能准确反映能耗的变化，因此需要利用基于多工况的多介质能耗模型进行反馈修正，才能得到适当的参数值。

本发明还提供了一种植物工厂集成控制方法，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和实际能耗成本对初始生产方案进行修正，得到经济效益最高的最佳生产方案。

对初始生产方案进行修正进行如下操作：

步骤1，根据初始生产方案计算得到植物工厂的实际能耗成本；

步骤2，比较植物工厂的实际能耗成本和初能耗成本：

若二者之间的差值小于阈值，则以初始生产方案为最佳生产方案；

否则，更新初始能耗成本为以当前实际能耗成本，并利用更新后的初始能耗成本计算苗床在每个生产周期内的平均能耗系数并作为能耗系数的给定初始值求解得到新的初始生成方案后返回步骤1。

该方法中初始生产方案下植物的机理特性通过对初始生产方案植物生产过程仿真得到，初始生产方案下的实际能耗成本利用多介质能耗模型计算得到。

本发明的根据不同的作物种类制定生产方案，基于流程模拟软件建立的植物工厂控制***仿真模型，验证生产计划优化结果的可达性，并且通过过程模拟对生产进行反馈修正，使得生产计划的制定过程既考虑了作物机理又兼顾植物工厂实际生产过程的工艺要求，使得生产计划调度具有更大的实践意义。根据基于植物生产仿真的植物工厂操作与生产计划的集成优化方法，给出了寻求植物工厂集成优化的解决方案，实现了生产计划与植物工厂生产过程操作的集成优化。

附图说明

图1为本发明植物工厂集成控制***组成示意图；

图2为本发明植物工厂集成控制方法路线图；

图3为本实施例的反馈修正策略原理示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，本实施例的植物工厂集成控制***，包括：

生产经营数据库，主要包括产品市场需求和初始能耗成本等信息，具体分为：植物工厂的资源数据、环境数据、生产数据、营销数据等方面的基础数据等几类，其中：

资源数据包括植物工厂栽培架数量、结构、种植能力、装置能耗平均值(能耗系数初始值)等；

环境数据包括各车间环境因子如光照、温度、空气、水中PH值、溶解氧、富营养物等的数据；

生产数据包括栽培作物基本机理数据、作业调度、工况监控及远程服务等的数据；

营销数据包括生产农资、原料、种子等的***格以及成品作物的市场供需情况、价格波动等数据。

植物生产过程仿真器，根据实时生长环境仿真分析比较在不同生产方案(即作物种植方案)下植物的生长情况(机理特性)，并作为反馈修正信息输出至集成生产条件的作业计划模块；

植物生产过程仿真器预设有作为生长机理模型库(即植物生长机理模型库)及生长环境控制模型库(即环境控制模型库)，植物生长机理模型库包括至少一个植物生长机理模型；生长环境控制模型库包括至少一个生长环境控制模型。

植物生长机理模型库在筛选适宜于生菜等蔬菜作物气雾栽培营养液配方、温度、光照、湿度及二氧化碳设定值等的基础上，研究不同光强、光质、多种养分浓度互作对蔬菜生长、产量、营养品质的影响，获得优化的植物生长曲线模型。生长环境控制模型库通过构建温室环境稳态或动态机理模型，建立环境能量平衡和质量平衡方程，研究各种环境因子控制作用下对植物工厂内环境因子的影响方式及影响程度。

集成生产条件的作业计划模块，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和植物工厂的实际能耗成本对初始生产方案进行修正得到的最佳生产方案；

本实施例的作业计划模块输出的最佳生产方案实际上为针对作物不同生长阶段定制的种植方案。

集成生产条件的作业计划模块集成了作物生长环境模型、能耗成本以及供应链模型，生产计划的周期可以根据具体的植物种植情况设置。假设生产计划周期内不同植物的价格及供需情况已知，一个周期内种植多种不同的植物，以经济效益最大化为目标函数建立模型，并求解得到最佳生产方案。

本实施例中制定最佳生产方案通过在原料市场供应约束、产品市场需求约束和苗床的种植量约束的约束条件下求解如下目标函数得到：

${\mathrm{MaxP}}^k=\underset{i}{\Σ}{D}_i^k*s_i^k-\underset{n}{\Σ}{Q}_n^k*v_n^k-\underset{u}{\Σ}\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k*W$

其中，P^k为第k个生产周期的全厂利润，

为第k个生产周期内第i种植物的需求量，

为第k个生产周期内第i种植物的销售价格，

为第k个生产周期内第n种原料的采购量，

为第k个生产周期内第n种原料的采购价格，

第k个生产周期内第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量；

W为装置(即苗床)在每个周期内的平均能耗成本系数。

其中，原料市场供应约束如下：

$\begin{array}{cc}{Q}_n^{low}\≤Q_n^k\≤Q_n^{up}& \∀k,n\end{array},$

其中，为第n种原料的采购量的下限，为第n种原料的采购量的上限。

产品市场需求约束如下：

$\begin{array}{cc}{D}_i^{low}\≤D_i^k\≤D_i^{up}& \∀i,k\end{array},$

其中，为第i种植物的需求量的下限，为第i种植物的需求量的上限。

苗床的种植量约束：

$\begin{array}{cc}{R}_u^{low}\≤\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k\≤R_u^{up}& \∀u\∈U,k,m\end{array},$

第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量下限，第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量上限。

植物生产过程仿真器，根据实时生长环境仿真在初始生产方案下植物的机理特性，并反馈供作业计划模块以用于修正初始生产方案；

植物生产过程仿真器利用预设的植物生长机理模型库及生长环境控制模型库仿真不同的生产方案的植物的机理特性，其中，植物生长机理模型库包括至少一个植物生长机理模型；生长环境控制模型库包括至少一个生长环境控制模型。通过仿真分析比较在不同生产方案下植物的生长情况特点，为植物工厂生产计划调度与优化策略提供仿真验证。

能耗控制模块，利用多介质能耗模型计算初始生产方案下植物工厂的实际能耗成本，并反馈给作业计划模块以用于修正初始生产方案；

本实施例的能耗控制模块包括所涉及的水、电、蒸汽、燃料等的能耗模型，将植物工厂能耗分为固定能耗和可变能耗，分析影响其能耗的重要因素，建立植物工厂多介质能耗模型。在生产计划中引入能耗成本模型，并且对能耗成本模型的参数进行反馈修正，使得生产计划能够较准确的估算多介质能耗成本，计算并控制维持温室特定环境所需的能耗负荷，为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供指导依据。

本实施例的多介质能耗模型如下：

$\begin{array}{c}{E}_{u,c}={\mathrm{\α}}_{u,c}{F}_u+{\mathrm{\β}}_{u,c,p}{\mathrm{PP}}_{c,p}+{\mathrm{\θ}}_{u,c}{\mathrm{OP}}_u+{\mathrm{CD}}_{u,c}\\ \∀c\∈C,p\∈P,u\∈U\end{array},$

其中，

C为能源介质集合；

P为机理特性集合；

U为苗床集合；

E_u,c为苗床u对能源介质c的需求；

F_u为苗床u的栽培量；

PP_u,p为苗床u上栽培植物的机理特性；

OP_u为苗床u的种植方案(工艺路线、操作水平等)；

CD_u,c为苗床u消耗的能源介质c的固定公用工程，为常数；

α_u,c为苗床u的栽培数量对能源介质c的能耗系数；

β_u,c,p为苗床u上栽培植物的机理特性p对能源介质c的能耗系数；

θ_u,c为苗床u的种植方案对能源介质c的能耗系数。

信息采集及环境控制模块，用于采集植物的实时生长环境，并根据集成生产条件的作业计划模块输出的生产方案控制植物的生长环境。

如图2所示，本实施例的温室环境信息采集及控制单元包括温度调节单元、湿度调节单元、光照调节单元、二氧化碳调节单元、营养液控制单元、安全监控单元及室外气象站，控制单元接收气象站的信号，同时协调这些子***；

温度调节单元包括第一温度传感器、热水供暖***、空调机组和蒸发装置，控制单元根据第一温度传感器采集的温室内部温度信号控制热水供暖***及空调机组。

空调机组和蒸发装置作为用热单元与集热水箱中的热水换热或直接通过管路与集热水箱连通。

当工厂内部的温度高于设定温度时，集热水箱中的热水向空调机组供应热水，空调机组制冷，当温室内部湿度小于设定湿度(设定湿度依据作物种类及生长周期设定)时，集热水箱向蒸发装置供水，用于增加温室内部空气湿度。

湿度调节单元包括第一湿度传感器、喷淋装置和蒸发装置；控制单元根据第一湿度传感器采集的温室内部湿度信号控制喷淋装置和蒸发装置；

通风调节单元包括第一通风传感器和通风装置；控制单元根据第一通风传感器采集的温室内部风速和风向信号控制通风装置。

通风装置包括设置在温室内的风机以及设置在侧壁和/或顶棚部位的自动窗，风机以及自动窗均受控于控制单元。

自动窗设置在温室的侧壁或者顶棚，也可侧壁和顶棚均设置自动窗，控制单元依据温室内部第一通风传感器以及气象站中采集到的通风信息，控制自动窗的打开和关闭，来控制温室内部的通风。

光照调节单元包括第一光照传感器、光源和遮阳装置，控制单元根据第一光照传感器采集的温室内部光强信号，建立根据不同植物不同时段的光照配方，确定控制方案，控制光源和遮阳装置。

遮阳装置为遮光幕以及控制该遮光幕张合的驱动电机，驱动电机受控于控制单元。遮光幕用于遮挡外界光线，控制单元依据气象站采集的光照信号以及第一光照传感器采集的室内光照信号，控制遮光幕的打开和关闭，从而调节温室内部的光照。

CO₂控制单元包括第一CO₂传感器、CO₂气源发生装置，控制单元根据第一CO₂传感器采集的温室内部CO₂浓度信号，根据不同植物不同时段的CO₂需求浓度配方，确定控制方案，控制CO₂气源和通风装置。

营养液调节单元包括第一营养元素传感器、营养液循环***以及紫外消毒***。控制单元根据第一营养元素传感器采集的营养液池内部营养元素，根据不同植物不同时段的营养需求配方，确定控制方案，控制营养液投料***及营养液循环***。

操作控制***由软件程序来控制水流和各阀的营养配比。整套***是由软件、硬件、传输设备、传感器、环境控制、灌溉控制及营养控制组成。该***通过施肥泵精确控制水和肥液的比例，以实现精确控制肥料浓度的目的。其工作原理是：控制器通过采集电子水表信号计算出水流量，通过程序判断实际的水流是否达到设定量，当灌溉水量达到设定值时就自动切断电磁阀，从而实现自动控制灌溉水量。肥料箱安装有液位传感器，通过测量水位电阻的变化来自动检测水位。当肥料用尽时，电阻值就会很大，传感器检测到阻值变化信号后传送给控制器，控制器驱动报警器发出报警声音，并切断进水口的电磁阀，施肥机自动停止工作。

为了控制温室内部微环境失衡对作物造成不可逆的损坏，温室内还设有安全监控装置，安全监控装置受控于控制单元。当温室内部环境参数超过极限值(作物所能承受的极端环境下的各环境参数值)后，安全监控装置发出报警信号，人工及时控制所需要的改变。

气象站用于收集温室外部温度、湿度、风向、风速、日照辐射和雨量等信息，可以采用农业生产专用的小型气象站。包括用于采集温室外部环境参数的第二通风传感器、第二温度传感器、第二光照传感器、第二湿度传感器和雨量传感器。

气象站采用农业生产专用的小型室外气象站，第二温度传感器被遮蔽，太阳辐射不影响第二温度传感器。雨量传感器置于无阴影的地方，以免影响太阳辐射的测量。

气象站的第二通风传感器、第二温度传感器、第二光照传感器、第二湿度传感器和雨量传感器，用于采集温室外部环境参数，依据这些环境参数，通过控制单元，控制温室内部环境参数，形成适合作物生长的微气候。

第一温度传感器和第二温度传感器：精度：+1％，范围在0～50度。

第一湿度传感器和第二湿度传感器：精度+3％RH(相对湿度)，范围10～100％。

第一光照传感器和第二光照传感器：精度+8％，范围在0～10万LUX。

控制单元收集气象站以及室内外温度、湿度、通风、光照以及营养液信号，送入生产数据库，通过植物工厂集成控制***的优化计算，给出针对作物不同阶段定制的生产方案，控制相应的空调机组、喷淋装置、蒸发装置、通风装置、光源以及遮阳装置、营养液循环***等，调节温室内部的微气候及营养液配方，以适应不同作物的种植需求。

也可以通过人为输入相应的环境参数(例如温度、湿度等)，对控制单元的输入信号做调整，增加控制单元工作的合理性。

本发明方法通过构建稳态或动态植物生长机理模型以及植物工厂能量平衡和质量平衡方程，建立集成能源优化的环境调控算法，给出植物工厂作物生长的最优种植方案，达到节能增效的效果。为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供理论指导。

本实施例的植物工厂集成控制***硬件部分采用西门子S7-300系列PLC模块，所有输入输出接口电路均采用光电隔离，使温室外部电路与PLC内部的电路在电气上实现隔离，具有完整的监视和诊断功能，一旦电源或其它软、硬件发生异常情况，CPU立即采取有效措施，防止故障扩大，在紧急状态下，可以手动控制。配套使用液晶显示和触摸屏，使人机界面大大改善。

本实施例的植物工厂集成控制***软件部分采用专家分析***，基础数据库通过接收外部原始信息(资源、环境、生产、营销等)，以及内部储存的大量专业标准、作物机理模型(即植物生长机理模型)、生长环境控制模型、各生产装置的多介质能耗模型、平均能耗系数的初始值(即初始能耗系数)等，对各原始参数进行优化计算，为不同的作物制定具体的生产作业方案，同时将对应的环境控制参数下达到现场控制单元的执行机构。实现了生产计划与植物工厂生产过程操作的集成优化，具体功能有：

1)传感器的信息监测：采集各种传感器信息，并实时显示在屏幕上，便于观察。

2)温室设备控制模块：可以通过各个模块控制对应的各个环境调节设备，比如温室环境调节***中的各个电磁阀、湿帘、风机等等。根据设定的控制方式，可以采用手动控制(直接从屏幕上点击要控制的设备)、自动控制两种模式。而且不同的设备还可以单独设定采用不同的控制策略。

3)生产过程仿真模块：根据***下达的生产作业计划方案给出的环境工况条件，送入植物机理模型库，模拟植物生产过程。通过仿真分析比较在不同生产方案下植物的机理特性，为植物工厂生产计划调度与优化策略提供仿真验证。

4)能耗控制模块：通过建立植物工厂各生产装置的多介质能耗模型，在生产计划中引入多介质能耗模型计算结果，并且对能耗系数进行反馈修正，使得生产计划能够较准确的估算多介质能耗成本，计算并控制维持温室特定环境所需的能耗负荷，为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供指导依据。

5)生产作业计划模块：集成了作物生长环境模型、能耗成本以及供应链模型，生产计划的周期可以根据具体的植物种植情况设置。给出特定生产周期内某一种植物的生产作业计划方案以及相应的环境控制给定值。

6)报警功能：过高或者过低的绝对值报警(如温度、湿度)；过高或者过低的漂浮值形式报警(如加温设定)；有条件的连接式报警(如温室内外温度比较)；有差异值设定形式报警(如控制设备)等。所有的报警功能可以设定他们的优先级别，并且当有警报时可以设定相关的设备自动失效一段时间，使整个***具有一定的安全性。

7)数据记录模块：该模块可以完成从控制器中下载已经存储的各种数据，既有传感器数据，也有各种控制设备的状态数据，并且可以通过图形或报表的方式将其表现在屏幕上，有利于使用者观察、分析数据。同时可以将数据保存成通用的文本格式，使用其他软件来分析数据。

8)事件记录功能：可以保存设备操作的记录，或者其他的任何事件的记录，这些记录可以提供使用者了解对该设备的操作次数和状态；从而对设备的保养和维修进行正确地判断。例如：可以判断马达皮带磨损和电风扇马达的损坏，可计算能源的消耗量等。

8)屏幕显示项目设定：使用者可以自己设定屏幕显示的项目，比如各种传感器的信息，设备的状态，或者是一些图片，能让使用者更加一目了然的了解温室的状况。

本实施例的植物工厂集成控制***具体操作步骤如下：

1)启动光源，模拟太阳光，达到设置光照强度后，控制单元启动遮光幕展开，光源强度降低；

2)控制单元启动热源及用热单元，将温度稳定控制在初始设定温度；

3)启动喷淋装置模拟降水，控制单元控制自动窗关闭；

4)喷淋装置模拟灌溉与施肥；

5)控制单元启动空调机组降温；

6)温室内部环境参数稳定后，采集传感器数据；

7)在作业计划模块中设定种植周期，进行作业计划优化计算分析，给出种植方案指令初始值；

8)作业计划模块给出的种植方案指令初始值下达到生产过程模拟器，进行模拟仿真，验证指令的可达性，并反馈仿真修正结果给作业计划模块；

9)同时作业计划模块给出的种植方案指令初始值下达到能耗控制模块，对能耗成本模型的参数进行反馈修正，使得生产计划能够较准确的估算多介质能耗成本，并反馈仿真修正结果给作业计划模块；

10)作业计划模块综合8、9步反馈的结果，重新进行优化分析计算，并下达实际种植方案指令及相应的控制单元给定值；到各个控制单元的执行机构，进行优化调控下的植物生产作业。

基于本实施例的植物工厂集成控制***对植物工厂进行控制时：按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和实际能耗成本对初始生产方案进行修正，得到经济效益最高的最佳生产方案。

对初始生产方案进行修正依据如下策略进行：

根据最佳生产方案求解多介质能耗模型，得到植物工厂的当前生产能耗值，然后将计算得到当前生产能耗与预设的初始能耗值比较，若二者差值小于阈值，则不进行反馈修正，否则，根据多介质能耗模型的计算结果数据，进行参数拟合，得到新的参数值来替换生产种植计划中能耗系数，对计划进行再求解。如此重复迭代，直至满足阈值条件，迭代过程即可终止。

本实施例的植物工厂集成控制方法指多介质能耗模型与生产计划的反馈修正策略。在作物生产计划模型中，包含不同苗床基于不同栽培方案下的能耗系数，需要经过苗床实际多介质能耗模型的修正，才能准确反映能耗的变化，因此需要利用基于多工况的多介质能耗模型进行反馈修正，才能得到适当的参数值。

如图3所示，具体通过如下步骤进行修正实现：

步骤1，根据初始生产方案计算得到植物工厂的实际能耗成本；

步骤2，比较植物工厂的实际能耗成本和初能耗成本：

若二者之间的差值小于阈值，则以初始生产方案为最佳生产方案；

否则，更新初始能耗成本为以当前实际能耗成本，并利用更新后的初始能耗成本计算苗床在每个生产周期内的平均能耗系数，并根据计算结果求解得到新的初始生产方案后返回步骤1。

阈值大小根据实际应用情况设定，可以根据需求调整。

本实施例中通过参数拟合利用更新后的初始能耗成本计算苗床在每个生产周期内的平均能耗系数：根据实际的能耗值平摊得到各介质用于此生产装置的能耗成本，计算得到苗床在每个生产周期内的平均能耗系数(即能耗系数W)。

该方法的作物生产作业计划根据不同的作物种类制定生产方案，基于植物工厂生产仿真软件模型，验证生产计划优化结果的可达性，并且通过作物生产过程仿真对生产作业计划进行反馈修正，使得生产计划的制定过程既考虑了作物机理又兼顾植物工厂实际生产过程的操作要求，使得生产计划调度具有更大的实践意义。根据基于生产模拟的植物工厂操作与生产计划的集成优化方法，给出了寻求植物工厂集成优化的解决方案，实现了生产计划与植物工厂生产过程操作的集成优化。

本发明通过构建稳态或动态植物生长机理模型以及植物工厂能量平衡和质量平衡方程，建立集成能源优化的环境调控算法，给出植物工厂作物生长的最优种植方案以及相应的控制单元给定值，为温室控制***给出控制调整策略，输出控制指令下达各个执行模块(驱动电机、开关等机构)，从而实现对模拟实验温室的自动控制。同时达到节能增效的效果。为植物工厂设计、生产、发展以及环境调控提供理论指导。

以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种植物工厂集成控制***，其特征在于，包括：

生产经营数据库，包含植物工厂的资源数据、环境数据、生产数据、营销数据；

集成生产条件的作业计划模块，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和植物工厂的实际能耗成本对初始生产方案进行修正得到的最佳生产方案；

植物生产过程仿真器，根据实时生长环境仿真在初始生产方案下植物的机理特性，并反馈供作业计划模块以用于修正初始生产方案；

能耗控制模块，利用多介质能耗模型计算初始生产方案下植物工厂的实际能耗成本，并反馈给作业计划模块以用于修正初始生产方案；

信息采集及环境控制模块，用于采集植物的实时生长环境，并根据集成生产条件的作业计划模块输出的最佳生产方案控制植物的生长环境。

2.如权利要求1所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，所述的植物生产过程仿真器利用预设的植物生长机理模型库及生长环境控制模型库仿真不同的生产方案下植物的机理特性；

所述的植物生长机理模型库包括至少一个植物生长机理模型；

所述的生长环境控制模型库包括至少一个生长环境控制模型。

3.如权利要求2所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，所述作业计划模块输出的最佳生产方案包括相应生产周期内植物的生产作业计划方案和相应的生长环境控制给定值。

4.如权利要求3所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，形成初始生产方案通过在原料市场供应约束、产品市场需求约束和苗床的种植量约束的约束条件下求解如下目标函数得到：

${\mathrm{MaxP}}^k=\underset{i}{\Σ}{D}_i^k*s_i^k-\underset{n}{\Σ}{Q}_n^k*v_n^k-\underset{u}{\Σ}\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k*W$

其中，P^k为第k个生产周期的全厂利润，

为第k个生产周期内第i种植物的需求量，

为第k个生产周期内第i种植物的销售价格，

为第k个生产周期内第n种原料的采购量，

为第k个生产周期内第n种原料的采购价格，

第k个生产周期内第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量；

W为苗床在每个生产周期内的平均能耗系数。

5.如权利要求4所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，所述的原料市场供应约束如下：

$\begin{array}{cc}{Q}_n^{low}\≤Q_n^k\≤Q_n^{up}& \∀k,n,\end{array}$

其中，为第n种原料的采购量的下限，为第n种原料的采购量的上限。

6.如权利要求4所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，所述的产品市场需求约束如下：

$\begin{array}{cc}{D}_i^{low}\≤D_i^k\≤D_i^{up}& \∀i,k,\end{array}$

其中，为第i种植物的需求量的下限，为第i种植物的需求量的上限。

7.如权利要求4所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，所述的苗床的种植量约束：

$\begin{array}{cc}{R}_u^{low}\≤\underset{m}{\Σ}{R}_{u,m}^k\≤R_u^{up}& \∀u\∈U,k,m,\end{array}$

第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量下限，第u个苗床在第m种生产方案的苗床生产量上限。

8.如权利要求1～7中任意一项所述的植物工厂集成控制***，其特征在于，植物工厂的多介质能耗模型如下：

$\begin{array}{c}{E}_{u,c}={\mathrm{\α}}_{u,c}{F}_u+{\mathrm{\β}}_{u,c,p}{\mathrm{PP}}_{c,p}+{\mathrm{\θ}}_{u,c}{\mathrm{OP}}_u+{\mathrm{CD}}_{u,c}\\ \∀c\∈C,p\∈P,u\∈U\end{array},$

其中，C为能源介质集合；

P为机理特性集合；

U为苗床集合；

E_u,c为苗床u对能源介质c的需求；

F_u为苗床u的栽培量；

PP_u,p为苗床u上栽培植物的机理特性；

OP_u为苗床u的种植方案；

CD_u,c为苗床u消耗的能源介质c的固定公用工程，为常数；

α_u,c为苗床u的栽培数量对能源介质c的能耗系数；

β_u,c,p为苗床u上栽培植物的机理特性p对能源介质c的能耗系数；

θ_u,c为苗床u的种植方案对能源介质c的能耗系数。

9.一种植物工厂集成控制方法，其特征在于，按照预设的生产周期根据生产经营数据库以经济效益最高为原则形成初始生产方案，并根据初始生产方案下植物的机理特性和实际能耗成本对初始生产方案进行修正，得到经济效益最高的最佳生产方案。

10.如权利要求9所述的植物工厂集成控制方法，其特征在于，对初始生产方案进行修正进行如下操作：

步骤1，根据初始生产方案计算得到植物工厂的实际能耗成本；

步骤2，比较植物工厂的实际能耗成本和初能耗成本：

若二者之间的差值小于阈值，则以初始生产方案为最佳生产方案；

否则，更新初始能耗成本为以当前实际能耗成本，并利用更新后的初始能耗成本计算苗床在每个生产周期内的平均能耗系数，并根据计算结果求解得到新的初始生产方案后返回步骤1。